Detectar cambios con aprendizaje profundo (Visor de mapas)

Disponible con Image Server

La herramienta Detectar cambios con aprendizaje profundo ejecuta un modelo de aprendizaje profundo entrenado para detectar cambios entre dos capas ráster.

La salida es una capa de imágenes alojada.

Ejemplo

A partir de dos capas de imágenes espectralmente similares y un modelo de aprendizaje profundo que indica las áreas que han cambiado, detecte las áreas que han cambiado entre las dos capas de imágenes.

Notas de uso

La herramienta Detectar objetos con aprendizaje profundo incluye configuraciones para capa de entrada, configuración del modelo y capa de resultados.

Capas de entrada

El grupo Capas de entrada incluye los siguientes parámetros:

  • El ráster de entrada antes del cambio es la capa de imágenes que representa la capa de imágenes anterior. La capa de imágenes seleccionada debe basarse en los requisitos del modelo de aprendizaje profundo que se usará para clasificar los píxeles.
  • El ráster de entrada tras el cambio es la capa de imágenes que representa la capa de imágenes posterior. La capa de imágenes seleccionada debe basarse en los requisitos del modelo de aprendizaje profundo que se usará para clasificar los píxeles.

Configuración del modelo

El grupo Configuración del modelo incluye los siguientes parámetros:

  • El Modelo para la detección de cambios indica qué modelo de aprendizaje profundo deberá utilizarse para detectar el cambio. El modelo de aprendizaje profundo debe estar ubicado en ArcGIS Online para seleccionarlo en la herramienta. Puede seleccionar su propio modelo, un modelo disponible públicamente en ArcGIS Online o un modelo de ArcGIS Living Atlas of the World.
  • Argumentos de modelo especifica los argumentos de función definidos en la clase de función ráster de Python. Se enumeran argumentos y parámetros de aprendizaje profundo adicionales para experimentos y refinamiento, como un umbral de confianza para ajustar la sensibilidad. Los nombres de los argumentos se toman del módulo de Python.

Capa de resultados

El grupo Capa de resultados incluye los siguientes parámetros:

  • El Nombre de salida determina el nombre de la capa que se crea y se agrega al mapa. El nombre debe ser único. Si ya existe una capa con el mismo nombre en su organización, la herramienta fallará y se le pedirá que utilice otro nombre.
  • Guardar en carpeta especifica el nombre de una carpeta de Mi contenido en la que se guardará el resultado.

Entornos

La configuración del entorno de análisis cuenta con parámetros adicionales que afectan a los resultados de una herramienta. Puede acceder a la configuración del entorno de análisis de la herramienta desde el grupo de parámetros Configuración del entorno.

Esta herramienta respeta estos entornos de análisis:

Salida

La salida es una capa de imágenes temáticas clasificada basada en el esquema de clasificación definido en el modelo de aprendizaje profundo.

Requisitos de licencia

Esta herramienta requiere las siguientes licencias y configuraciones:

Recursos

Utilice los recursos siguientes para más información: